【摘要】：云計算是一種新型的基于網(wǎng)絡(luò)的計算方式,可以按照客戶的需求供應(yīng)相應(yīng)的的資源。近年來,云計算逐漸成為了信息產(chǎn)業(yè)的主流發(fā)展趨勢,同時也成為了學(xué)術(shù)界研究的熱點。但隨著用戶規(guī)模的擴大,用戶的請求越來越呈現(xiàn)出多樣性、動態(tài)性、復(fù)雜性的特點,以及數(shù)據(jù)中心的能耗問題也日益突出,這些都給云資源的調(diào)度分配帶來了挑戰(zhàn)。與此同時,用戶對響應(yīng)時間等服務(wù)質(zhì)量的的要求也越來越高,而SLA能提供一個服務(wù)質(zhì)量的保障。因此在SLA的基礎(chǔ)上研究云資源分配是很有必要的。在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析的基礎(chǔ)上,本文提出了一種改進的云計算資源分配模型,并采用了一種群體智能算法對其求解。主要的內(nèi)容有：(1)充分考慮用戶對服務(wù)質(zhì)量的需求,同時以云服務(wù)提供商獲得的利潤最大化為目標而建立目標函數(shù)。介紹了云資源管理平臺中存在的功能模塊,并對它們之間的信息流動進行了分析。采用了排隊理論對請求服務(wù)的過程進行建模并評估響應(yīng)時間,同時綜合考慮了用戶請求的分層處理,云計算系統(tǒng)的負載狀況,根據(jù)預(yù)測的請求的數(shù)量完成對虛擬資源的供給以及分配。(2)在上述的資源分配模型中存在多個互相約束的變量,且其屬于NP難度的問題。傳統(tǒng)解法是通過貪心算法將問題分割成多個子問題求解,但是需要證明分割后求得的子結(jié)果求和是原問題的最優(yōu)解,且證明過程復(fù)雜。因此本文提出了采用群體智能算法求解該模型的方案。而粒子群算法作為智能算法一種,它具有實現(xiàn)容易、精度高、收斂快等優(yōu)點,且可以完成對所有變量的整體編碼,因此采用該算法對模型求解。并在求解過程中對離散粒子的連續(xù)化處理問題做出了說明。(3)考慮到當(dāng)算法中種群規(guī)模過大或者請求數(shù)量比較多時,在單機環(huán)境下求解模型耗費時間比較長的問題,提出了采用基于分布式編程模型MapReduce進行并行求解的方案。最后通過單機環(huán)境和搭建的基于Hadoop的分布式平臺上對模型求解做了實驗,并進行了對比分析。實驗表明,PSO算法能比較有效的動態(tài)的尋找最優(yōu)解,且在種群規(guī)模較大時,并行PSO算法能大幅的節(jié)省運算的時間,提高執(zhí)行效率。
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.09;TP18

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本文編號：2533710